Sistem Agen AI menjadi sorotan baru dalam lanskap teknologi global karena kemampuannya melampaui generative AI (GenAI). Teknologi ini mampu mengambil keputusan secara mandiri, berkolaborasi dengan agen lain, serta belajar dari lingkungan sekitarnya. Di tengah lonjakan adopsi oleh berbagai perusahaan, muncul pula risiko baru.
Adopsi sistem agen AI berkembang sangat cepat. Survei PwC terhadap 300 eksekutif senior pada Mei 2025 menunjukkan 88 persen responden berencana meningkatkan anggaran AI dalam 12 bulan ke depan karena adopsi teknologi ini. Sebanyak 79 persen perusahaan telah mengadopsi agen AI, dan 66 persen di antaranya melaporkan peningkatan produktivitas yang terukur. Bahkan, separuh responden menilai model operasional perusahaan akan berubah drastis dalam dua tahun mendatang.
Firma konsultan global seperti Gartner, BCG, dan McKinsey juga menyebut sistem agen AI sebagai tren teknologi strategis yang akan membentuk masa depan industri. Di sektor keuangan, teknologi ini digunakan untuk manajemen portofolio otonom dan pengelolaan risiko secara real-time. Di layanan kesehatan, sistem ini mendukung pengambilan keputusan klinis lanjutan dan personalisasi perawatan pasien. Sementara di sektor infrastruktur dan transportasi, penerapannya mencakup pengelolaan jaringan listrik pintar dan optimalisasi lalu lintas secara langsung.
Sistem Agen AI dan Perbedaannya dengan GenAI
Sistem Agen AI dirancang dengan tingkat kemandirian tinggi. Berbeda dengan GenAI yang bergantung pada instruksi manusia dan biasanya hanya merespons perintah, sistem ini mampu memecah tujuan kompleks menjadi tugas-tugas kecil, merencanakan langkah eksekusi, serta menyesuaikan tindakan berdasarkan pembelajaran berkelanjutan.
Secara teknis, terdapat beberapa komponen utama dalam arsitekturnya. Pertama, task orchestration yang memungkinkan sistem mengenali maksud pengguna dan mengeksekusi subtugas menggunakan model bahasa besar serta pembelajaran penguatan. Kedua, memori jangka pendek dan jangka panjang untuk mempertahankan konteks dan mendukung personalisasi. Ketiga, integrasi dengan berbagai alat eksternal seperti database dan API. Keempat, kemampuan berinteraksi langsung dengan lingkungan, termasuk melakukan transaksi atau berkolaborasi dengan agen lain.
Kemampuan ini membuat sistem agen AI ideal untuk lingkungan dinamis seperti perdagangan finansial, diagnosis medis, hingga deteksi ancaman siber secara real-time.
Risiko Tata Kelola dan Akuntabilitas
Meski menjanjikan efisiensi dan inovasi, sistem agen AI membawa risiko tata kelola yang signifikan. Karena beroperasi secara otonom, sistem ini berpotensi bertindak di luar maksud awal manusia apabila tujuan tidak dirumuskan dengan jelas. Hal ini dapat menimbulkan kesenjangan tanggung jawab dan persoalan akuntabilitas.
Dr. Martin Leo, yang memiliki lebih dari 20 tahun pengalaman di bidang manajemen risiko dan saat ini menjabat sebagai Chief Risk Officer di National University of Singapore, menekankan pentingnya kerangka tata kelola yang fleksibel. Organisasi perlu memastikan bahwa tingkat otonomi AI selaras dengan risk appetite perusahaan, terutama di sektor sensitif seperti layanan kesehatan dan persetujuan kredit.
Risiko Teknis, Operasional, dan Tenaga Kerja
Kompleksitas arsitektur sistem agen AI juga memperbesar risiko keamanan, kecurangan, dan gangguan operasional. Perilaku menyimpang seperti manipulasi sistem penghargaan atau penyimpangan tujuan dapat terjadi jika pengawasan tidak memadai. Oleh karena itu, perusahaan perlu menerapkan pemantauan lanjutan, kontrol keamanan yang kuat, serta mekanisme pengawasan real-time.
Selain itu, penerapan sistem ini berpotensi menggeser peran tenaga kerja tertentu. Pendekatan human-in-the-loop dan human-on-the-loop tetap dibutuhkan untuk menjaga kendali manusia pada titik-titik berisiko tinggi. Dalam sistem multi-agen yang saling terhubung, kegagalan satu komponen dapat berdampak berantai ke unit bisnis lain, sehingga metodologi manajemen risiko perlu diperbarui.
Kemunculan sistem agen AI menandai fase baru transformasi digital global. Teknologi ini membuka peluang besar dalam meningkatkan efisiensi dan kualitas pengambilan keputusan di berbagai sektor. Namun, risiko operasional, teknis, hukum, dan sosial yang menyertainya menuntut pendekatan manajemen risiko yang lebih adaptif dan kolaboratif.
Artikel ini telah diterbitkan oleh PRMIA, dengan judul Emerging Risks in the Era of Agentic AI Systems.
